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Intervalos de Confianza en AdministraciónOnline version
Preguntas teóricas y prácticas
1
¿Qué es un intervalo de confianza?
2
Si se calcula un 95% de intervalo de confianza para la media, ¿qué significa ese 95%?
3
¿Qué efecto tiene aumentar el tamaño de la muestra sobre el intervalo de confianza?
4
En términos de administración, ¿por qué es útil un intervalo de confianza para la tasa de retención de clientes?
5
¿Qué componente reduce la anchura de un intervalo de confianza para la media poblacional?
6
¿Qué simboliza el nivel de confianza en un intervalo?
7
¿Qué ocurre si aumentamos el nivel de confianza de 95% a 99%?
8
En un estudio de satisfacción laboral, ¿qué asume un intervalo de confianza para la media poblacional?
9
¿Qué alternativa correcta describe un intervalo de confianza para proporciones?
10
En administración, ¿qué valor práctico proporciona un intervalo de confianza para el promedio de ventas trimestrales?
11
Una tienda de retail analiza el gasto promedio de 100 clientes, obteniendo una media de $45.000 y una desviación estándar poblacional de $10.000. ¿Cuál es el límite inferior del intervalo de confianza al 95% ($z = 1,96$)?
12
Un restaurante analiza la proporción de clientes satisfechos. En una muestra de 400 clientes, 300 dijeron estar muy satisfechos p = 0,75). ¿Cuál es el margen de error al 95% de confianza (z = 1,96)?
13
¿Qué representa el tamaño muestral n en un estudio?
14
La fórmula para proporciones usa Z, p y E. ¿Qué significa E?
15
Si p es 0.5, ¿qué efecto tiene en n para un mismo E y Z?
16
¿Qué valor de Z corresponde a un 95% de confianza?
17
¿Cómo influye aumentar el nivel de confianza en el tamaño muestral?
18
Para la media, la fórmula básica usa σ (desviación). ¿Qué ocurre si σ aumenta?
19
¿Qué es el error muestral?
20
¿Qué efecto tiene la población finita en n cuando N es pequeño?
21
Si queremos estimar media con E=0.5σ, ¿qué fórmula básica usaríamos?
22
Si se quiere estimar una proporción con p≈0.5, ¿qué valor de Z aumenta el tamaño de muestra más?
23
¿Qué fórmula usa n para estimar una media cuando se conoce σ?
24
Al planificar un ensayo clínico con poder 0.8, ¿qué significa aumentar el tamaño muestral?
25
Si el objetivo es estimar una media con precisión de ±2 unidades y σ=10, ¿n aproximado para 95%?
26
Para estimar la media con 95% de confianza, si se conoce sigma=12 y el error máximo permitido es E=2, ¿cuál es n aproximado?
27
Si se quiere estimar una proporción con p=0.5, margen de error E=0.05 y 95% de confianza, n≈?
28
Con población finita de N=10,000, para un estudio de media con n0=36, ¿n ajustado por FPC si osią N? (aprox)
29
Si la desviación típica estimada es sigma=8 y se quiere E=1.5 con 90% de confianza, n ≈?
30
Para una encuesta de proporciones con p=0.3 y E=0.04, 95% de confianza, n ≈?
31
Si E=0.03 y se quiere 99% de confianza para p=0.5, n ≈?
32
¿Qué representa un intervalo de confianza del 95% para la media?
33
Si la desviación típica es conocida, ¿qué distribución se usa para el intervalo de confianza de la media?
34
¿Qué afecta principalmente al ancho de un intervalo de confianza para la media?
35
Si n aumenta, ¿qué pasa con el ancho del intervalo de confianza para la media?
36
¿Qué representa el margen de error?
37
Para una muestra grande con proporción p, ¿qué distribución se usa para el intervalo de confianza de una proporción?
38
¿Qué cambia cuando se elige un nivel de confianza más alto (p.ej., 99%)?
39
Si la muestra es pequeña y/o la varianza es desconocida, ¿qué distribución se usa para el intervalo de la media?
40
¿Qué se necesita para construir un intervalo de confianza para la media cuando la varianza es desconocida?
41
En un intervalo de confianza para una proporción, ¿qué significa un tamaño de muestra mayor?
42
Un estudio calcula un intervalo de confianza del 95% para la media del peso de cajas de fruta obteniendo (12.4, 15.6) kg. ¿Cuál es la interpretación estadísticamente correcta de este resultado?
44
En un estudio sobre hábitos de lectura, 120 personas de una muestra de 400 manifestaron leer al menos
un libro al mes. Determina el intervalo de confianza del 90% para la proporción real de lectores en la
población
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